├── assets
    ├── teaser.png
    └── pipeline.png
├── requirement.txt
├── README.md
├── .gitignore
├── app
    └── gradio_app.py
└── creative.ipynb


/assets/teaser.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/machinelearnear/RAT-bedrock/main/assets/teaser.png


--------------------------------------------------------------------------------
/assets/pipeline.png:
--------------------------------------------------------------------------------
https://raw.githubusercontent.com/machinelearnear/RAT-bedrock/main/assets/pipeline.png


--------------------------------------------------------------------------------
/requirement.txt:
--------------------------------------------------------------------------------
1 | gradio
2 | langchain
3 | tiktoken
4 | html2text
5 | IPython
6 | beautifulsoup4
7 | duckduckgo-search
8 | boto3


--------------------------------------------------------------------------------
/README.md:
--------------------------------------------------------------------------------
 1 | # RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation
 2 | 
 3 | <div align="center">
 4 | 
 5 | [[Website]](http://craftjarvis-jarvis.github.io/RAT)
 6 | [[Paper]](https://arxiv.org/abs/2403.05313)
 7 | [[Demo]](https://huggingface.co/spaces/jeasinema/RAT)
 8 | 
 9 | ![](assets/pipeline.png)
10 | 
11 | </div>
12 | 
13 | ## Abstract 
14 | 
15 | We explore how iterative revising a chain of thoughts with the help of information retrieval significantly improves large language models' reasoning and generation ability in long-horizon generation tasks, while hugely mitigating hallucination. In particular, the proposed method — retrieval-augmented thoughts (RAT) — revises each thought step one by one with retrieved information relevant to the task query, the current and the past thought steps, after the initial zero-shot CoT is generated.
16 | 
17 | ## Prerequisites
18 | 
19 | * Python packages can be installed with `pip install -r requirements.txt`
20 | 
21 | * `OpenAI_API_key` is required for the language model. You can get it from [OpenAI](https://beta.openai.com/signup/). 
22 | ```
23 | export OPENAI_API_KEY="sk-******"
24 | ```
25 | 
26 | * You can also use the Huggingface API key for the language model. You can get it from [Huggingface](https://huggingface.co/join).
27 | 
28 | * You also need to prepare the `GOOGLE_API_KEY` for Google Search API. You can get it from [Google Cloud Platform](https://cloud.google.com/docs/authentication/getting-started).
29 | ```
30 | export GOOGLE_API_KEY="********"
31 | ```
32 | 
33 | 
34 | 
35 | 
36 | ## Getting Started
37 | 
38 | You can run the ipython notebook named `creative.ipynb` to generate open-ended creative text with RAT. 
39 | 
40 | You can also use the following code to start a Gradio interface to interact with RAT:
41 | 
42 | ```shell
43 | python app/gradio_app.py
44 | ```
45 | 
46 | 
47 | ## Experimental Results
48 | 
49 | Applying RAT to various base models substantially improves their performances on various long-horizon generation tasks; on average of relatively increasing rating scores by 13.63% on code generation, 16.96% on mathematical reasoning, 19.2% on creative writing, and 42.78% on embodied task planning.
50 | 
51 | ![](assets/teaser.png)
52 | 
53 | ## Check out our paper!
54 | Our paper is available on [Arxiv](https://arxiv.org/abs/2403.05313). Please cite our paper if you find **RAT** useful for your research:
55 | ```
56 | @article{wang2024rat,
57 |     author    = {Zihao, Wang and Anji, Liu and Haowei, Lin and Jiaqi, Li and Xiaojian, Ma and Yitao, Liang},
58 |     title     = {RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation},
59 |     journal   = {arXiv preprint arXiv: 2403.05313},
60 |     year      = {2024},
61 | }
62 | ```
63 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/.gitignore:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | # Byte-compiled / optimized / DLL files
  2 | __pycache__/
  3 | *.py[cod]
  4 | *$py.class
  5 | 
  6 | # C extensions
  7 | *.so
  8 | 
  9 | # Distribution / packaging
 10 | .Python
 11 | build/
 12 | develop-eggs/
 13 | dist/
 14 | downloads/
 15 | eggs/
 16 | .eggs/
 17 | lib/
 18 | lib64/
 19 | parts/
 20 | sdist/
 21 | var/
 22 | wheels/
 23 | share/python-wheels/
 24 | *.egg-info/
 25 | .installed.cfg
 26 | *.egg
 27 | MANIFEST
 28 | 
 29 | # PyInstaller
 30 | #  Usually these files are written by a python script from a template
 31 | #  before PyInstaller builds the exe, so as to inject date/other infos into it.
 32 | *.manifest
 33 | *.spec
 34 | 
 35 | # Installer logs
 36 | pip-log.txt
 37 | pip-delete-this-directory.txt
 38 | 
 39 | # Unit test / coverage reports
 40 | htmlcov/
 41 | .tox/
 42 | .nox/
 43 | .coverage
 44 | .coverage.*
 45 | .cache
 46 | nosetests.xml
 47 | coverage.xml
 48 | *.cover
 49 | *.py,cover
 50 | .hypothesis/
 51 | .pytest_cache/
 52 | cover/
 53 | 
 54 | # Translations
 55 | *.mo
 56 | *.pot
 57 | 
 58 | # Django stuff:
 59 | *.log
 60 | local_settings.py
 61 | db.sqlite3
 62 | db.sqlite3-journal
 63 | 
 64 | # Flask stuff:
 65 | instance/
 66 | .webassets-cache
 67 | 
 68 | # Scrapy stuff:
 69 | .scrapy
 70 | 
 71 | # Sphinx documentation
 72 | docs/_build/
 73 | 
 74 | # PyBuilder
 75 | .pybuilder/
 76 | target/
 77 | 
 78 | # Jupyter Notebook
 79 | .ipynb_checkpoints
 80 | 
 81 | # IPython
 82 | profile_default/
 83 | ipython_config.py
 84 | 
 85 | # pyenv
 86 | #   For a library or package, you might want to ignore these files since the code is
 87 | #   intended to run in multiple environments; otherwise, check them in:
 88 | # .python-version
 89 | 
 90 | # pipenv
 91 | #   According to pypa/pipenv#598, it is recommended to include Pipfile.lock in version control.
 92 | #   However, in case of collaboration, if having platform-specific dependencies or dependencies
 93 | #   having no cross-platform support, pipenv may install dependencies that don't work, or not
 94 | #   install all needed dependencies.
 95 | #Pipfile.lock
 96 | 
 97 | # poetry
 98 | #   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include poetry.lock in version control.
 99 | #   This is especially recommended for binary packages to ensure reproducibility, and is more
100 | #   commonly ignored for libraries.
101 | #   https://python-poetry.org/docs/basic-usage/#commit-your-poetrylock-file-to-version-control
102 | #poetry.lock
103 | 
104 | # pdm
105 | #   Similar to Pipfile.lock, it is generally recommended to include pdm.lock in version control.
106 | #pdm.lock
107 | #   pdm stores project-wide configurations in .pdm.toml, but it is recommended to not include it
108 | #   in version control.
109 | #   https://pdm.fming.dev/#use-with-ide
110 | .pdm.toml
111 | 
112 | # PEP 582; used by e.g. github.com/David-OConnor/pyflow and github.com/pdm-project/pdm
113 | __pypackages__/
114 | 
115 | # Celery stuff
116 | celerybeat-schedule
117 | celerybeat.pid
118 | 
119 | # SageMath parsed files
120 | *.sage.py
121 | 
122 | # Environments
123 | .env
124 | .venv
125 | env/
126 | venv/
127 | ENV/
128 | env.bak/
129 | venv.bak/
130 | 
131 | # Spyder project settings
132 | .spyderproject
133 | .spyproject
134 | 
135 | # Rope project settings
136 | .ropeproject
137 | 
138 | # mkdocs documentation
139 | /site
140 | 
141 | # mypy
142 | .mypy_cache/
143 | .dmypy.json
144 | dmypy.json
145 | 
146 | # Pyre type checker
147 | .pyre/
148 | 
149 | # pytype static type analyzer
150 | .pytype/
151 | 
152 | # Cython debug symbols
153 | cython_debug/
154 | 
155 | # PyCharm
156 | #  JetBrains specific template is maintained in a separate JetBrains.gitignore that can
157 | #  be found at https://github.com/github/gitignore/blob/main/Global/JetBrains.gitignore
158 | #  and can be added to the global gitignore or merged into this file.  For a more nuclear
159 | #  option (not recommended) you can uncomment the following to ignore the entire idea folder.
160 | #.idea/
161 | 


--------------------------------------------------------------------------------
/app/gradio_app.py:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | import gradio as gr
  2 | from langchain.tools import Tool
  3 | from langchain_community.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
  4 | import os 
  5 | 
  6 | from langchain.tools import Tool
  7 | from langchain_community.utilities import GoogleSearchAPIWrapper
  8 | 
  9 | 
 10 | def get_search(query:str="", k:int=1): # get the top-k resources with google
 11 |     search = GoogleSearchAPIWrapper(k=k)
 12 |     def search_results(query):
 13 |         return search.results(query, k)
 14 |     tool = Tool(
 15 |         name="Google Search Snippets",
 16 |         description="Search Google for recent results.",
 17 |         func=search_results,
 18 |     )
 19 |     ref_text = tool.run(query)
 20 |     if 'Result' not in ref_text[0].keys():
 21 |         return ref_text
 22 |     else:
 23 |         return None
 24 | 
 25 | from langchain_community.document_transformers import Html2TextTransformer
 26 | from langchain_community.document_loaders import AsyncHtmlLoader
 27 | def get_page_content(link:str):
 28 |     loader = AsyncHtmlLoader([link])
 29 |     docs = loader.load()
 30 |     html2text = Html2TextTransformer()
 31 |     docs_transformed = html2text.transform_documents(docs)
 32 |     if len(docs_transformed) > 0:
 33 |         return docs_transformed[0].page_content
 34 |     else:
 35 |         return None
 36 | 
 37 | import tiktoken
 38 | def num_tokens_from_string(string: str, encoding_name: str = "cl100k_base") -> int:
 39 |     """Returns the number of tokens in a text string."""
 40 |     encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)
 41 |     num_tokens = len(encoding.encode(string))
 42 |     return num_tokens
 43 | 
 44 | def chunk_text_by_sentence(text, chunk_size=2048):
 45 |     """Chunk the $text into sentences with less than 2k tokens."""
 46 |     sentences = text.split('. ')
 47 |     chunked_text = []
 48 |     curr_chunk = []
 49 |     # 逐句添加文本片段，确保每个段落都小于2k个token
 50 |     for sentence in sentences:
 51 |         if num_tokens_from_string(". ".join(curr_chunk)) + num_tokens_from_string(sentence) + 2 <= chunk_size:
 52 |             curr_chunk.append(sentence)
 53 |         else:
 54 |             chunked_text.append(". ".join(curr_chunk))
 55 |             curr_chunk = [sentence]
 56 |     # 添加最后一个片段
 57 |     if curr_chunk:
 58 |         chunked_text.append(". ".join(curr_chunk))
 59 |     return chunked_text[0]
 60 | 
 61 | def chunk_text_front(text, chunk_size = 2048):
 62 |     '''
 63 |     get the first `trunk_size` token of text
 64 |     '''
 65 |     chunked_text = ""
 66 |     tokens = num_tokens_from_string(text)
 67 |     if tokens < chunk_size:
 68 |         return text
 69 |     else:
 70 |         ratio = float(chunk_size) / tokens
 71 |         char_num = int(len(text) * ratio)
 72 |         return text[:char_num]
 73 | 
 74 | def chunk_texts(text, chunk_size = 2048):
 75 |     '''
 76 |     trunk the text into n parts, return a list of text
 77 |     [text, text, text]
 78 |     '''
 79 |     tokens = num_tokens_from_string(text)
 80 |     if tokens < chunk_size:
 81 |         return [text]
 82 |     else:
 83 |         texts = []
 84 |         n = int(tokens/chunk_size) + 1
 85 |         # 计算每个部分的长度
 86 |         part_length = len(text) // n
 87 |         # 如果不能整除，则最后一个部分会包含额外的字符
 88 |         extra = len(text) % n
 89 |         parts = []
 90 |         start = 0
 91 | 
 92 |         for i in range(n):
 93 |             # 对于前extra个部分，每个部分多分配一个字符
 94 |             end = start + part_length + (1 if i < extra else 0)
 95 |             parts.append(text[start:end])
 96 |             start = end
 97 |         return parts
 98 |     
 99 | from datetime import datetime
100 | 
101 | from openai import OpenAI
102 | import openai
103 | import os
104 | 
105 | chatgpt_system_prompt = f'''
106 | You are ChatGPT, a large language model trained by OpenAI, based on the GPT-4 architecture.
107 | Knowledge cutoff: 2023-04
108 | Current date: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}
109 | '''
110 | 
111 | def get_draft(question):
112 |     # Getting the draft answer
113 |     draft_prompt = '''
114 | IMPORTANT:
115 | Try to answer this question/instruction with step-by-step thoughts and make the answer more structural.
116 | Use `\n\n` to split the answer into several paragraphs.
117 | Just respond to the instruction directly. DO NOT add additional explanations or introducement in the answer unless you are asked to.
118 | '''
119 |     # openai_client = OpenAI(api_key=openai.api_key)
120 |     openai_client = OpenAI(api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
121 |     draft = openai_client.chat.completions.create(
122 |         model="gpt-3.5-turbo",
123 |         messages=[
124 |             {
125 |                 "role": "system",
126 |                 "content": chatgpt_system_prompt
127 |             },
128 |             {
129 |                 "role": "user",
130 |                 "content": f"{question}" + draft_prompt
131 |             }
132 |         ],
133 |         temperature = 1.0
134 |     ).choices[0].message.content
135 |     return draft
136 | 
137 | def split_draft(draft, split_char = '\n\n'):
138 |     # 将draft切分为多个段落
139 |     # split_char: '\n\n'
140 |     paragraphs = draft.split(split_char)
141 |     draft_paragraphs = [para for para in paragraphs if len(para)>5]
142 |     # print(f"The draft answer has {len(draft_paragraphs)}")
143 |     return draft_paragraphs
144 | 
145 | def split_draft_openai(question, answer, NUM_PARAGRAPHS = 4):
146 |     split_prompt = f'''
147 | Split the answer of the question into multiple paragraphs with each paragraph containing a complete thought.
148 | The answer should be splited into less than {NUM_PARAGRAPHS} paragraphs.
149 | Use ## as splitting char to seperate the paragraphs.
150 | So you should output the answer with ## to split the paragraphs.
151 | **IMPORTANT**
152 | Just output the query directly. DO NOT add additional explanations or introducement in the answer unless you are asked to.
153 | '''
154 |     openai_client = OpenAI(api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
155 |     splited_answer = openai_client.chat.completions.create(
156 |         model="gpt-3.5-turbo",
157 |         messages=[
158 |             {
159 |                 "role": "system",
160 |                 "content": chatgpt_system_prompt
161 |             },
162 |             {
163 |                 "role": "user",
164 |                 "content": f"##Question: {question}\n\n##Response: {answer}\n\n##Instruction: {split_prompt}"
165 |             }
166 |         ],
167 |         temperature = 1.0
168 |     ).choices[0].message.content
169 |     split_draft_paragraphs = split_draft(splited_answer, split_char = '##')
170 |     return split_draft_paragraphs
171 | 
172 | def get_query(question, answer):
173 |     query_prompt = '''
174 | I want to verify the content correctness of the given question, especially the last sentences.
175 | Please summarize the content with the corresponding question.
176 | This summarization will be used as a query to search with Bing search engine.
177 | The query should be short but need to be specific to promise Bing can find related knowledge or pages.
178 | You can also use search syntax to make the query short and clear enough for the search engine to find relevant language data.
179 | Try to make the query as relevant as possible to the last few sentences in the content.
180 | **IMPORTANT**
181 | Just output the query directly. DO NOT add additional explanations or introducement in the answer unless you are asked to.
182 | '''
183 |     # openai_client = OpenAI(api_key = openai.api_key)
184 |     openai_client = OpenAI(api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
185 |     query = openai_client.chat.completions.create(
186 |         model="gpt-3.5-turbo",
187 |         messages=[
188 |             {
189 |                 "role": "system",
190 |                 "content": chatgpt_system_prompt
191 |             },
192 |             {
193 |                 "role": "user",
194 |                 "content": f"##Question: {question}\n\n##Content: {answer}\n\n##Instruction: {query_prompt}"
195 |             }
196 |         ],
197 |         temperature = 1.0
198 |     ).choices[0].message.content
199 |     return query
200 | 
201 | def get_content(query):
202 |     res = get_search(query, 1)
203 |     if not res:
204 |         print(">>> No good Google Search Result was found")
205 |         return None
206 |     search_results = res[0]
207 |     link = search_results['link'] # title, snippet
208 |     res = get_page_content(link)
209 |     if not res:
210 |         print(f">>> No content was found in {link}")
211 |         return None
212 |     retrieved_text = res
213 |     trunked_texts = chunk_texts(retrieved_text, 1500)
214 |     trunked_texts = [trunked_text.replace('\n', " ") for trunked_text in trunked_texts]
215 |     return trunked_texts
216 | 
217 | def get_revise_answer(question, answer, content):
218 |     revise_prompt = '''
219 | I want to revise the answer according to retrieved related text of the question in WIKI pages.
220 | You need to check whether the answer is correct.
221 | If you find some errors in the answer, revise the answer to make it better.
222 | If you find some necessary details are ignored, add it to make the answer more plausible according to the related text.
223 | If you find the answer is right and do not need to add more details, just output the original answer directly.
224 | **IMPORTANT**
225 | Try to keep the structure (multiple paragraphs with its subtitles) in the revised answer and make it more structual for understanding.
226 | Add more details from retrieved text to the answer.
227 | Split the paragraphs with \n\n characters.
228 | Just output the revised answer directly. DO NOT add additional explanations or annoucement in the revised answer unless you are asked to.
229 | '''
230 |     # openai_client = OpenAI(api_key = openai.api_key)
231 |     openai_client = OpenAI(api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
232 |     revised_answer = openai_client.chat.completions.create(
233 |         model="gpt-3.5-turbo",
234 |         messages=[
235 |                 {
236 |                     "role": "system",
237 |                     "content": chatgpt_system_prompt
238 |                 },
239 |                 {
240 |                     "role": "user",
241 |                     "content": f"##Existing Text in Wiki Web: {content}\n\n##Question: {question}\n\n##Answer: {answer}\n\n##Instruction: {revise_prompt}"
242 |                 }
243 |             ],
244 |             temperature = 1.0
245 |     ).choices[0].message.content
246 |     return revised_answer
247 | 
248 | def get_reflect_answer(question, answer):
249 |     reflect_prompt = '''
250 | Give a title for the answer of the question.
251 | And add a subtitle to each paragraph in the answer and output the final answer using markdown format. 
252 | This will make the answer to this question look more structured for better understanding.
253 | **IMPORTANT**
254 | Try to keep the structure (multiple paragraphs with its subtitles) in the response and make it more structual for understanding.
255 | Split the paragraphs with \n\n characters.
256 | Just output the revised answer directly. DO NOT add additional explanations or annoucement in the revised answer unless you are asked to.
257 | '''
258 |     openai_client = OpenAI(api_key = os.getenv('OPENAI_API_KEY'))
259 |     reflected_answer = openai_client.chat.completions.create(
260 |         model="gpt-3.5-turbo",
261 |         messages=[
262 |                 {
263 |                     "role": "system",
264 |                     "content": chatgpt_system_prompt
265 |                 },
266 |                 {
267 |                     "role": "user",
268 |                     "content": f"##Question:\n{question}\n\n##Answer:\n{answer}\n\n##Instruction:\n{reflect_prompt}"
269 |                 }
270 |             ],
271 |             temperature = 1.0
272 |     ).choices[0].message.content
273 |     return reflected_answer
274 | 
275 | def get_query_wrapper(q, question, answer):
276 |     result = get_query(question, answer)
277 |     q.put(result)  # 将结果放入队列
278 | 
279 | def get_content_wrapper(q, query):
280 |     result = get_content(query)
281 |     q.put(result)  # 将结果放入队列
282 | 
283 | def get_revise_answer_wrapper(q, question, answer, content):
284 |     result = get_revise_answer(question, answer, content)
285 |     q.put(result)
286 | 
287 | def get_reflect_answer_wrapper(q, question, answer):
288 |     result = get_reflect_answer(question, answer)
289 |     q.put(result)
290 | 
291 | from multiprocessing import Process, Queue
292 | def run_with_timeout(func, timeout, *args, **kwargs):
293 |     q = Queue()  # 创建一个Queue对象用于进程间通信
294 |     # 创建一个进程来执行传入的函数，将Queue和其他*args、**kwargs作为参数传递
295 |     p = Process(target=func, args=(q, *args), kwargs=kwargs)
296 |     p.start()
297 |     # 等待进程完成或超时
298 |     p.join(timeout)
299 |     if p.is_alive():
300 |         print(f"{datetime.now()} [INFO] Function {str(func)} running timeout ({timeout}s), terminating...")
301 |         p.terminate()  # 终止进程
302 |         p.join()  # 确保进程已经终止
303 |         result = None  # 超时情况下，我们没有结果
304 |     else:
305 |         print(f"{datetime.now()} [INFO] Function {str(func)} executed successfully.")
306 |         result = q.get()  # 从队列中获取结果
307 |     return result
308 | 
309 | from difflib import unified_diff
310 | from IPython.display import display, HTML
311 | 
312 | def generate_diff_html(text1, text2):
313 |     diff = unified_diff(text1.splitlines(keepends=True),
314 |                         text2.splitlines(keepends=True),
315 |                         fromfile='text1', tofile='text2')
316 | 
317 |     diff_html = ""
318 |     for line in diff:
319 |         if line.startswith('+'):
320 |             diff_html += f"<div style='color:green;'>{line.rstrip()}</div>"
321 |         elif line.startswith('-'):
322 |             diff_html += f"<div style='color:red;'>{line.rstrip()}</div>"
323 |         elif line.startswith('@'):
324 |             diff_html += f"<div style='color:blue;'>{line.rstrip()}</div>"
325 |         else:
326 |             diff_html += f"{line.rstrip()}<br>"
327 |     return diff_html
328 | 
329 | newline_char = '\n'
330 | 
331 | def rat(question):
332 |     print(f"{datetime.now()} [INFO] Generating draft...")
333 |     draft = get_draft(question)
334 |     print(f"{datetime.now()} [INFO] Return draft.")
335 |     # print(f"##################### DRAFT #######################")
336 |     # print(draft)
337 |     # print(f"#####################  END  #######################")
338 | 
339 |     print(f"{datetime.now()} [INFO] Processing draft ...")
340 |     # draft_paragraphs = split_draft(draft)
341 |     draft_paragraphs = split_draft_openai(question, draft)
342 |     print(f"{datetime.now()} [INFO] Draft is splitted into {len(draft_paragraphs)} sections.")
343 |     answer = ""
344 |     for i, p in enumerate(draft_paragraphs):
345 |         # print(str(i)*80)
346 |         print(f"{datetime.now()} [INFO] Revising {i+1}/{len(draft_paragraphs)} sections ...")
347 |         answer = answer + '\n\n' + p
348 |         # print(f"[{i}/{len(draft_paragraphs)}] Original Answer:\n{answer.replace(newline_char, ' ')}")
349 | 
350 |         # query = get_query(question, answer)
351 |         print(f"{datetime.now()} [INFO] Generating query ...")
352 |         res = run_with_timeout(get_query_wrapper, 30, question, answer)
353 |         if not res:
354 |             print(f"{datetime.now()} [INFO] Generating query timeout, skipping...")
355 |             continue
356 |         else:
357 |             query = res
358 |         print(f">>> {i}/{len(draft_paragraphs)} Query: {query.replace(newline_char, ' ')}")
359 | 
360 |         print(f"{datetime.now()} [INFO] Crawling network pages ...")
361 |         # content = get_content(query)
362 |         res = run_with_timeout(get_content_wrapper, 30, query)
363 |         if not res:
364 |             print(f"{datetime.now()} [INFO] Parsing network pages timeout, skipping ...")
365 |             continue
366 |         else:
367 |             content = res
368 | 
369 |         LIMIT = 2
370 |         for j, c in enumerate(content):
371 |             if  j >= LIMIT: # limit rge number of network pages
372 |                 break
373 |             print(f"{datetime.now()} [INFO] Revising answers with retrieved network pages...[{j}/{min(len(content),LIMIT)}]")
374 |             # answer = get_revise_answer(question, answer, c)
375 |             res = run_with_timeout(get_revise_answer_wrapper, 30, question, answer, c)
376 |             if not res:
377 |                 print(f"{datetime.now()} [INFO] Revising answers timeout, skipping ...")
378 |                 continue
379 |             else:
380 |                 diff_html = generate_diff_html(answer, res)
381 |                 display(HTML(diff_html))
382 |                 answer = res
383 |             print(f"{datetime.now()} [INFO] Answer revised [{j}/{min(len(content),3)}]")
384 |         # print(f"[{i}/{len(draft_paragraphs)}] REVISED ANSWER:\n {answer.replace(newline_char, ' ')}")
385 |         # print()
386 |     res = run_with_timeout(get_reflect_answer_wrapper, 30, question, answer)
387 |     if not res:
388 |         print(f"{datetime.now()} [INFO] Reflecting answers timeout, skipping next steps...")
389 |     else:
390 |         answer = res
391 |     return draft, answer
392 | 
393 | page_title = "RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation"
394 | page_md = """
395 | # RAT: Retrieval Augmented Thoughts Elicit Context-Aware Reasoning in Long-Horizon Generation
396 | 
397 | We explore how iterative revising a chain of thoughts with the help of information retrieval significantly improves large language models' reasoning and generation ability in long-horizon generation tasks, while hugely mitigating hallucination. In particular, the proposed method — retrieval-augmented thoughts (RAT) — revises each thought step one by one with retrieved information relevant to the task query, the current and the past thought steps, after the initial zero-shot CoT is generated.
398 | 
399 | Applying RAT to various base models substantially improves their performances on various long-horizon generation tasks; on average of relatively increasing rating scores by 13.63% on code generation, 16.96% on mathematical reasoning, 19.2% on creative writing, and 42.78% on embodied task planning.
400 | 
401 | Feel free to try our demo!
402 | 
403 | """
404 | 
405 | def clear_func():
406 |     return "", "", ""
407 | 
408 | def set_openai_api_key(api_key):
409 |     if api_key and api_key.startswith("sk-") and len(api_key) > 50:
410 |         os.environ["OPENAI_API_KEY"] = api_key
411 | 
412 | with gr.Blocks(title = page_title) as demo:
413 |    
414 |     gr.Markdown(page_md)
415 | 
416 |     with gr.Row():
417 |         chatgpt_box = gr.Textbox(
418 |             label = "ChatGPT",
419 |             placeholder = "Response from ChatGPT with zero-shot chain-of-thought.",
420 |             elem_id = "chatgpt"
421 |         )
422 | 
423 |     with gr.Row():
424 |         stream_box = gr.Textbox(
425 |             label = "Streaming",
426 |             placeholder = "Interactive response with RAT...",
427 |             elem_id = "stream",
428 |             lines = 10,
429 |             visible = False
430 |         )
431 |     
432 |     with gr.Row():
433 |         rat_box = gr.Textbox(
434 |             label = "RAT",
435 |             placeholder = "Final response with RAT ...",
436 |             elem_id = "rat",
437 |             lines = 6
438 |         )
439 | 
440 |     with gr.Column(elem_id="instruction_row"):
441 |         with gr.Row():
442 |             instruction_box = gr.Textbox(
443 |                 label = "instruction",
444 |                 placeholder = "Enter your instruction here",
445 |                 lines = 2,
446 |                 elem_id="instruction",
447 |                 interactive=True,
448 |                 visible=True
449 |             )
450 |         # with gr.Row():
451 |         #     model_radio = gr.Radio(["gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "GPT-4-turbo"], elem_id="model_radio", value="gpt-3.5-turbo", 
452 |         #                         label='GPT model', 
453 |         #                         show_label=True,
454 |         #                         interactive=True, 
455 |         #                         visible=True) 
456 |         #     openai_api_key_textbox = gr.Textbox(
457 |         #         label='OpenAI API key',
458 |         #         placeholder="Paste your OpenAI API key (sk-...) and hit Enter", 
459 |         #         show_label=True, 
460 |         #         lines=1, 
461 |         #         type='password')
462 |             
463 |     # openai_api_key_textbox.change(set_openai_api_key,
464 |     #     inputs=[openai_api_key_textbox],
465 |     #     outputs=[])
466 | 
467 |     with gr.Row():
468 |         submit_btn = gr.Button(
469 |             value="submit", visible=True, interactive=True
470 |         )
471 |         clear_btn = gr.Button(
472 |             value="clear", visible=True, interactive=True
473 |         )
474 |         regenerate_btn = gr.Button(
475 |             value="regenerate", visible=True, interactive=True
476 |         )
477 | 
478 |     submit_btn.click(
479 |         fn = rat,
480 |         inputs = [instruction_box],
481 |         outputs = [chatgpt_box, rat_box]
482 |     )
483 | 
484 |     clear_btn.click(
485 |         fn = clear_func,
486 |         inputs = [],
487 |         outputs = [instruction_box, chatgpt_box, rat_box]
488 |     )
489 | 
490 |     regenerate_btn.click(
491 |         fn = rat,
492 |         inputs = [instruction_box],
493 |         outputs = [chatgpt_box, rat_box]
494 |     )
495 | 
496 |     examples = gr.Examples(
497 |         examples=[
498 |             # "I went to the supermarket yesterday.", 
499 |             # "Helen is a good swimmer."
500 |             "Write a survey of retrieval-augmented generation in Large Language Models.",
501 |             "Introduce Jin-Yong's life and his works.",
502 |             "Summarize the American Civil War according to the timeline.",
503 |             "Describe the life and achievements of Marie Curie"
504 |             ],
505 |         inputs=[instruction_box]
506 |         )
507 | 
508 | demo.launch(server_name="0.0.0.0", debug=True)


--------------------------------------------------------------------------------
/creative.ipynb:
--------------------------------------------------------------------------------
  1 | {
  2 |  "cells": [
  3 |   {
  4 |    "cell_type": "markdown",
  5 |    "metadata": {
  6 |     "id": "7TX0mtitYYN_"
  7 |    },
  8 |    "source": [
  9 |     "# Retrieval-augmented Thoughts"
 10 |    ]
 11 |   },
 12 |   {
 13 |    "cell_type": "code",
 14 |    "execution_count": 1,
 15 |    "metadata": {
 16 |     "tags": []
 17 |    },
 18 |    "outputs": [
 19 |     {
 20 |      "name": "stdout",
 21 |      "output_type": "stream",
 22 |      "text": [
 23 |       "Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.\n"
 24 |      ]
 25 |     }
 26 |    ],
 27 |    "source": [
 28 |     "# source: https://medium.com/@greyboi/ddgsearch-search-duckduckgo-scrape-the-results-in-python-18f5265f1aa6\n",
 29 |     "%pip install --upgrade --quiet duckduckgo-search"
 30 |    ]
 31 |   },
 32 |   {
 33 |    "cell_type": "code",
 34 |    "execution_count": 2,
 35 |    "metadata": {
 36 |     "tags": []
 37 |    },
 38 |    "outputs": [],
 39 |    "source": [
 40 |     "# %%capture\n",
 41 |     "# !pip install boto3 --upgrade"
 42 |    ]
 43 |   },
 44 |   {
 45 |    "cell_type": "code",
 46 |    "execution_count": 3,
 47 |    "metadata": {
 48 |     "tags": []
 49 |    },
 50 |    "outputs": [],
 51 |    "source": [
 52 |     "import boto3\n",
 53 |     "import os\n",
 54 |     "import json\n",
 55 |     "import re\n",
 56 |     "\n",
 57 |     "bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime')"
 58 |    ]
 59 |   },
 60 |   {
 61 |    "cell_type": "code",
 62 |    "execution_count": 4,
 63 |    "metadata": {
 64 |     "tags": []
 65 |    },
 66 |    "outputs": [],
 67 |    "source": [
 68 |     "# model params\n",
 69 |     "max_tokens = 4096\n",
 70 |     "temperature = 0\n",
 71 |     "top_k = 250 # optional\n",
 72 |     "top_p = 0.999 # optional\n",
 73 |     "\n",
 74 |     "anthropic_version = 'bedrock-2023-05-31'\n",
 75 |     "accept = 'application/json'\n",
 76 |     "contentType = 'application/json'\n",
 77 |     "\n",
 78 |     "# set the Claude 3  model ID in Bedrock\n",
 79 |     "model_id = 'anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0'"
 80 |    ]
 81 |   },
 82 |   {
 83 |    "cell_type": "code",
 84 |    "execution_count": 50,
 85 |    "metadata": {
 86 |     "id": "V8ox9jk5Y_ZC",
 87 |     "tags": []
 88 |    },
 89 |    "outputs": [],
 90 |    "source": [
 91 |     "# Basic Tool Functions\n",
 92 |     "import os\n",
 93 |     "import json\n",
 94 |     "\n",
 95 |     "from duckduckgo_search import DDGS\n",
 96 |     "def get_search(query:str=\"\", k:int=3): # get the top-k resources with DuckDuckGo\n",
 97 |     "    return DDGS().text(query.replace('\"',''), max_results=k)\n",
 98 |     "\n",
 99 |     "from langchain_community.document_transformers import Html2TextTransformer\n",
100 |     "from langchain_community.document_loaders import AsyncHtmlLoader\n",
101 |     "def get_page_content(href:str):\n",
102 |     "    loader = AsyncHtmlLoader([href])\n",
103 |     "    docs = loader.load()\n",
104 |     "    html2text = Html2TextTransformer()\n",
105 |     "    docs_transformed = html2text.transform_documents(docs)\n",
106 |     "    if len(docs_transformed) > 0:\n",
107 |     "        return docs_transformed[0].page_content\n",
108 |     "    else:\n",
109 |     "        return None\n",
110 |     "\n",
111 |     "import tiktoken\n",
112 |     "def num_tokens_from_string(string: str, encoding_name: str = \"cl100k_base\") -> int:\n",
113 |     "    \"\"\"Returns the number of tokens in a text string.\"\"\"\n",
114 |     "    encoding = tiktoken.get_encoding(encoding_name)\n",
115 |     "    num_tokens = len(encoding.encode(string))\n",
116 |     "    return num_tokens\n",
117 |     "\n",
118 |     "def chunk_text_by_sentence(text, chunk_size=2048):\n",
119 |     "    \"\"\"Chunk the $text into sentences with less than 2k tokens.\"\"\"\n",
120 |     "    sentences = text.split('. ')\n",
121 |     "    chunked_text = []\n",
122 |     "    curr_chunk = []\n",
123 |     "    # 逐句添加文本片段，确保每个段落都小于2k个token\n",
124 |     "    for sentence in sentences:\n",
125 |     "        if num_tokens_from_string(\". \".join(curr_chunk)) + num_tokens_from_string(sentence) + 2 <= chunk_size:\n",
126 |     "            curr_chunk.append(sentence)\n",
127 |     "        else:\n",
128 |     "            chunked_text.append(\". \".join(curr_chunk))\n",
129 |     "            curr_chunk = [sentence]\n",
130 |     "    # 添加最后一个片段\n",
131 |     "    if curr_chunk:\n",
132 |     "        chunked_text.append(\". \".join(curr_chunk))\n",
133 |     "    return chunked_text[0]\n",
134 |     "\n",
135 |     "def chunk_text_front(text, chunk_size = 2048):\n",
136 |     "    '''\n",
137 |     "    get the first `trunk_size` token of text\n",
138 |     "    '''\n",
139 |     "    chunked_text = \"\"\n",
140 |     "    tokens = num_tokens_from_string(text)\n",
141 |     "    if tokens < chunk_size:\n",
142 |     "        return text\n",
143 |     "    else:\n",
144 |     "        ratio = float(chunk_size) / tokens\n",
145 |     "        char_num = int(len(text) * ratio)\n",
146 |     "        return text[:char_num]\n",
147 |     "\n",
148 |     "def chunk_texts(text, chunk_size = 2048):\n",
149 |     "    '''\n",
150 |     "    trunk the text into n parts, return a list of text\n",
151 |     "    [text, text, text]\n",
152 |     "    '''\n",
153 |     "    tokens = num_tokens_from_string(text)\n",
154 |     "    if tokens < chunk_size:\n",
155 |     "        return [text]\n",
156 |     "    else:\n",
157 |     "        texts = []\n",
158 |     "        n = int(tokens/chunk_size) + 1\n",
159 |     "        # 计算每个部分的长度\n",
160 |     "        part_length = len(text) // n\n",
161 |     "        # 如果不能整除，则最后一个部分会包含额外的字符\n",
162 |     "        extra = len(text) % n\n",
163 |     "        parts = []\n",
164 |     "        start = 0\n",
165 |     "\n",
166 |     "        for i in range(n):\n",
167 |     "            # 对于前extra个部分，每个部分多分配一个字符\n",
168 |     "            end = start + part_length + (1 if i < extra else 0)\n",
169 |     "            parts.append(text[start:end])\n",
170 |     "            start = end\n",
171 |     "        return parts"
172 |    ]
173 |   },
174 |   {
175 |    "cell_type": "code",
176 |    "execution_count": 74,
177 |    "metadata": {
178 |     "id": "4HBQ5onEn_m-"
179 |    },
180 |    "outputs": [],
181 |    "source": [
182 |     "# RAT Pipeline\n",
183 |     "\n",
184 |     "from datetime import datetime\n",
185 |     "anthropic_system_prompt = f'''\n",
186 |     "You are an AI assistant called Claude, created by Anthropic. The current date is {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}.\n",
187 |     "Claude's knowledge base was last updated on August 2023. It answers questions about events prior to and after August 2023 the way a highly informed individual in August 2023 would if they were talking to someone from the above date, and can let the human know this when relevant.\n",
188 |     "It should give concise responses to very simple questions, but provide thorough responses to more complex and open-ended questions.\n",
189 |     "If it is asked to assist with tasks involving the expression of views held by a significant number of people, Claude provides assistance with the task even if it personally disagrees with the views being expressed, but follows this with a discussion of broader perspectives.\n",
190 |     "Claude doesn't engage in stereotyping, including the negative stereotyping of majority groups.\n",
191 |     "If asked about controversial topics, Claude tries to provide careful thoughts and objective information without downplaying its harmful content or implying that there are reasonable perspectives on both sides.\n",
192 |     "It is happy to help with writing, analysis, question answering, math, coding, and all sorts of other tasks. It uses markdown for coding.\n",
193 |     "It does not mention this information about itself unless the information is directly pertinent to the human's query.\n",
194 |     "'''\n",
195 |     "\n",
196 |     "def get_draft(question):\n",
197 |     "    # Getting the draft answer\n",
198 |     "    draft_prompt = '''\n",
199 |     "IMPORTANT:\n",
200 |     "Try to answer this question/instruction with step-by-step thoughts and make the answer more structured.\n",
201 |     "Use `\\n\\n` to split the answer into several paragraphs.\n",
202 |     "Just respond to the instruction directly. DO NOT add additional explanations or text in the answer unless you are asked to.\n",
203 |     "'''\n",
204 |     "    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": f\"{question}\" + draft_prompt}]\n",
205 |     "\n",
206 |     "    body = json.dumps(\n",
207 |     "        {\n",
208 |     "            \"max_tokens\": max_tokens,\n",
209 |     "            \"temperature\": temperature,\n",
210 |     "            \"top_k\": top_k,\n",
211 |     "            \"top_p\": top_p,\n",
212 |     "            \"anthropic_version\": anthropic_version,\n",
213 |     "            \"system\": anthropic_system_prompt,\n",
214 |     "            \"messages\":  messages,\n",
215 |     "        })\n",
216 |     "    \n",
217 |     "    response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=model_id, accept=accept, contentType=contentType)\n",
218 |     "    response_body = json.loads(response.get('body').read())\n",
219 |     "    return response_body['content'][0]['text']\n",
220 |     "\n",
221 |     "def split_draft(draft, split_char = '\\n\\n'):\n",
222 |     "    # 将draft切分为多个段落\n",
223 |     "    # split_char: '\\n\\n'\n",
224 |     "    draft_paragraphs = draft.split(split_char)\n",
225 |     "    # print(f\"The draft answer has {len(draft_paragraphs)}\")\n",
226 |     "    return draft_paragraphs\n",
227 |     "\n",
228 |     "def get_query(question, answer):\n",
229 |     "    query_prompt = '''\n",
230 |     "I want to verify the content correctness of the given question, especially the last sentences.\n",
231 |     "Please summarize the content with the corresponding question.\n",
232 |     "This summarization will be used as a query to given to a search engine.\n",
233 |     "The query should be short but needs to be specific to make sure the search engine can find related knowledge or web pages.\n",
234 |     "You can also use search syntax to make the query short and clear enough for the search engine to find relevant language data.\n",
235 |     "Try to make the query as relevant as possible to the last few sentences in the content.\n",
236 |     "**IMPORTANT**\n",
237 |     "Just output the query directly. DO NOT add additional explanations or text in the answer unless you are asked to.\n",
238 |     "'''\n",
239 |     "    messages=[{\"role\": \"user\",\"content\": f\"##Question: {question}\\n\\n##Content: {answer}\\n\\n##Instruction: {query_prompt}\"}]\n",
240 |     "\n",
241 |     "    body = json.dumps(\n",
242 |     "        {\n",
243 |     "            \"max_tokens\": max_tokens,\n",
244 |     "            \"temperature\": temperature,\n",
245 |     "            \"top_k\": top_k,\n",
246 |     "            \"top_p\": top_p,\n",
247 |     "            \"anthropic_version\": anthropic_version,\n",
248 |     "            \"system\": anthropic_system_prompt,\n",
249 |     "            \"messages\":  messages,\n",
250 |     "        })\n",
251 |     "\n",
252 |     "    response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=model_id, accept=accept, contentType=contentType)\n",
253 |     "    response_body = json.loads(response.get('body').read())\n",
254 |     "    return response_body['content'][0]['text']\n",
255 |     "\n",
256 |     "\n",
257 |     "def get_content(query):\n",
258 |     "    res = get_search(query, 1)\n",
259 |     "    if not res:\n",
260 |     "        print(\">>> No good search result was found\")\n",
261 |     "        return None\n",
262 |     "    search_results = res[0]\n",
263 |     "    href = search_results['href'] # title, snippet\n",
264 |     "    res = get_page_content(href)\n",
265 |     "    if not res:\n",
266 |     "        print(f\">>> No content was found in {href}\")\n",
267 |     "        return None\n",
268 |     "    retrieved_text = res\n",
269 |     "    trunked_texts = chunk_texts(retrieved_text, 1500)\n",
270 |     "    trunked_texts = [trunked_text.replace('\\n', \" \") for trunked_text in trunked_texts]\n",
271 |     "    if trunked_texts: print(f\"Funcióno bien para query: {query}\")\n",
272 |     "    return trunked_texts\n",
273 |     "\n",
274 |     "def get_revise_answer(question, answer, content):\n",
275 |     "    revise_prompt = '''\n",
276 |     "I want to revise the answer according to retrieved related text of the question in WIKI pages.\n",
277 |     "You need to check whether the answer is correct.\n",
278 |     "If you find some errors in the answer, revise the answer to make it better.\n",
279 |     "If you find some necessary details are ignored, add it to make the answer more plausible according to the related text.\n",
280 |     "If you find the answer is right and do not need to add more details, just output the original answer directly.\n",
281 |     "**IMPORTANT**\n",
282 |     "Try to keep the structure (multiple paragraphs with its subtitles) in the revised answer and make it more structured to improve understanding.\n",
283 |     "Split the paragraphs with `\\n\\n` characters.\n",
284 |     "Just output the revised answer directly. DO NOT add additional explanations or text in the revised answer unless you are asked to.\n",
285 |     "'''\n",
286 |     "    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": f\"##Existing Text in Wiki Web: {content}\\n\\n##Question: {question}\\n\\n##Answer: {answer}\\n\\n##Instruction: {revise_prompt}\"}]\n",
287 |     "\n",
288 |     "    body = json.dumps(\n",
289 |     "        {\n",
290 |     "            \"max_tokens\": max_tokens,\n",
291 |     "            \"temperature\": temperature,\n",
292 |     "            \"top_k\": top_k,\n",
293 |     "            \"top_p\": top_p,\n",
294 |     "            \"anthropic_version\": anthropic_version,\n",
295 |     "            \"system\": anthropic_system_prompt,\n",
296 |     "            \"messages\":  messages,\n",
297 |     "        })\n",
298 |     "\n",
299 |     "    response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=model_id, accept=accept, contentType=contentType)\n",
300 |     "    response_body = json.loads(response.get('body').read())\n",
301 |     "    return response_body['content'][0]['text']\n",
302 |     "\n",
303 |     "def get_reflect_answer(question, answer):\n",
304 |     "    reflect_prompt = '''\n",
305 |     "Give a title for the answer of the question.\n",
306 |     "And add a subtitle to each paragraph in the answer and output the final answer using markdown format. \n",
307 |     "This will make the answer to this question look more structured for better understanding.\n",
308 |     "**IMPORTANT**\n",
309 |     "Try to keep the structure (multiple paragraphs with its subtitles) in the response and make it more structured for understanding.\n",
310 |     "Split the paragraphs with \\n\\n characters.\n",
311 |     "Just output the revised answer directly. DO NOT add additional explanations or text in the revised answer unless you are asked to.\n",
312 |     "'''\n",
313 |     "    messages=[{\"role\": \"user\", \"content\": f\"##Question:\\n{question}\\n\\n##Answer:\\n{answer}\\n\\n##Instruction:\\n{reflect_prompt}\"}]\n",
314 |     "\n",
315 |     "    body = json.dumps(\n",
316 |     "        {\n",
317 |     "            \"max_tokens\": max_tokens,\n",
318 |     "            \"temperature\": temperature,\n",
319 |     "            \"top_k\": top_k,\n",
320 |     "            \"top_p\": top_p,\n",
321 |     "            \"anthropic_version\": anthropic_version,\n",
322 |     "            \"system\": anthropic_system_prompt,\n",
323 |     "            \"messages\":  messages,\n",
324 |     "        })\n",
325 |     "\n",
326 |     "    response = bedrock.invoke_model(body=body, modelId=model_id, accept=accept, contentType=contentType)\n",
327 |     "    response_body = json.loads(response.get('body').read())\n",
328 |     "    return response_body['content'][0]['text']"
329 |    ]
330 |   },
331 |   {
332 |    "cell_type": "code",
333 |    "execution_count": 52,
334 |    "metadata": {
335 |     "tags": []
336 |    },
337 |    "outputs": [],
338 |    "source": [
339 |     "query=\"ricardo fort empresario negocios inmobiliarios productos belleza\""
340 |    ]
341 |   },
342 |   {
343 |    "cell_type": "code",
344 |    "execution_count": 75,
345 |    "metadata": {
346 |     "id": "yW1yp-BQQUxp"
347 |    },
348 |    "outputs": [],
349 |    "source": [
350 |     "def get_query_wrapper(q, question, answer):\n",
351 |     "    result = get_query(question, answer)\n",
352 |     "    q.put(result)  # pone el resultado en la cola\n",
353 |     "\n",
354 |     "def get_content_wrapper(q, query):\n",
355 |     "    result = get_content(query)\n",
356 |     "    print(result)\n",
357 |     "    q.put(result)  # pone el resultado en la cola\n",
358 |     "\n",
359 |     "def get_revise_answer_wrapper(q, question, answer, content):\n",
360 |     "    result = get_revise_answer(question, answer, content)\n",
361 |     "    q.put(result)\n",
362 |     "\n",
363 |     "def get_reflect_answer_wrapper(q, question, answer):\n",
364 |     "    result = get_reflect_answer(question, answer)\n",
365 |     "    q.put(result)\n",
366 |     "\n",
367 |     "from multiprocessing import Process, Queue\n",
368 |     "from datetime import datetime\n",
369 |     "\n",
370 |     "def run_with_timeout(func, timeout, *args, **kwargs):\n",
371 |     "    q = Queue()  # crea un objeto Queue para la comunicación entre procesos\n",
372 |     "    p = Process(target=func, args=(q, *args), kwargs=kwargs)\n",
373 |     "    p.start()\n",
374 |     "    p.join(timeout)\n",
375 |     "    if p.is_alive():\n",
376 |     "        # Log con timestamp más claro y explicación del timeout\n",
377 |     "        print(f\"{datetime.now()} - [INFO] Timeout: La función {func.__name__} excedió el tiempo de {timeout}s.\")\n",
378 |     "        p.terminate()\n",
379 |     "        p.join()\n",
380 |     "        return {'error': 'timeout', 'detail': f'Function {func.__name__} exceeded {timeout} seconds.'}\n",
381 |     "    else:\n",
382 |     "        # Log de éxito\n",
383 |     "        print(f\"{datetime.now()} - [INFO] La función {func.__name__} completó su ejecución exitosamente.\")\n",
384 |     "        if not q.empty():\n",
385 |     "            return q.get()\n",
386 |     "        else:\n",
387 |     "            # Manejo en caso de que la cola esté vacía (indicaría otro tipo de problema)\n",
388 |     "            return {'error': 'empty_queue', 'detail': 'No result was returned from the process.'}"
389 |    ]
390 |   },
391 |   {
392 |    "cell_type": "code",
393 |    "execution_count": 69,
394 |    "metadata": {},
395 |    "outputs": [],
396 |    "source": [
397 |     "from difflib import unified_diff\n",
398 |     "from IPython.display import display, HTML\n",
399 |     "\n",
400 |     "def generate_diff_html(text1, text2):\n",
401 |     "    diff = unified_diff(text1.splitlines(keepends=True),\n",
402 |     "                        text2.splitlines(keepends=True),\n",
403 |     "                        fromfile='text1', tofile='text2')\n",
404 |     "\n",
405 |     "    diff_html = \"\"\n",
406 |     "    for line in diff:\n",
407 |     "        if line.startswith('+'):\n",
408 |     "            diff_html += f\"<div style='color:green;'>{line.rstrip()}</div>\"\n",
409 |     "        elif line.startswith('-'):\n",
410 |     "            diff_html += f\"<div style='color:red;'>{line.rstrip()}</div>\"\n",
411 |     "        elif line.startswith('@'):\n",
412 |     "            diff_html += f\"<div style='color:blue;'>{line.rstrip()}</div>\"\n",
413 |     "        else:\n",
414 |     "            diff_html += f\"{line.rstrip()}<br>\"\n",
415 |     "    return diff_html"
416 |    ]
417 |   },
418 |   {
419 |    "cell_type": "code",
420 |    "execution_count": 88,
421 |    "metadata": {
422 |     "id": "jE3Y78zfoLRc"
423 |    },
424 |    "outputs": [],
425 |    "source": [
426 |     "# RAT Function\n",
427 |     "newline_char = '\\n'\n",
428 |     "\n",
429 |     "def rat(question):\n",
430 |     "    print(f\"{datetime.now()} [INFO] Te estoy armando un borrador con Claude3 ...\")\n",
431 |     "    draft = get_draft(question)\n",
432 |     "    print(f\"--------------------- Borrador ---------------------\")\n",
433 |     "    print(draft)\n",
434 |     "    print(f\"---------------------  Fin  ------------------------\")\n",
435 |     "\n",
436 |     "    print(f\"{datetime.now()} [INFO] Procesando el borrador ...\")\n",
437 |     "    draft_paragraphs = split_draft(draft)\n",
438 |     "    print(f\"{datetime.now()} [INFO] Te lo dividí en {len(draft_paragraphs)} partes.\")\n",
439 |     "    answer = \"\"\n",
440 |     "    for i, p in enumerate(draft_paragraphs):\n",
441 |     "        print(str(\"-\")*80)\n",
442 |     "        print(f\"{datetime.now()} [INFO] Vamos a revisar la parte [{i+1}/{len(draft_paragraphs)}] ...\")\n",
443 |     "        answer = answer + '\\n\\n' + p\n",
444 |     "        print(f\"[{i}/{len(draft_paragraphs)}] Respuesta original:\\n{answer.replace(newline_char, ' ')}\")\n",
445 |     "\n",
446 |     "        # query = get_query(question, answer)\n",
447 |     "        print(f\"{datetime.now()} [INFO] Generamos una 'query` que vamos a usar para buscar después ...\")\n",
448 |     "        res = run_with_timeout(get_query_wrapper, 30, question, answer)\n",
449 |     "        if not res:\n",
450 |     "            print(f\"{datetime.now()} [INFO] Hay un timeout, vamos a saltearlo ...\")\n",
451 |     "            continue\n",
452 |     "        else:\n",
453 |     "            query = res\n",
454 |     "        print(f\">>> {i}/{len(draft_paragraphs)} Query: {query.replace(newline_char, ' ')}\")\n",
455 |     "\n",
456 |     "        print(f\"{datetime.now()} [INFO] Arrancamos a crawlear las páginas ...\")\n",
457 |     "        # content = get_content(query)\n",
458 |     "        res = run_with_timeout(get_content_wrapper, 30, query)\n",
459 |     "        if not res:\n",
460 |     "            print(f\"{datetime.now()} [INFO] Hay un timeout, vamos a saltearlo ...\")\n",
461 |     "            continue\n",
462 |     "        else:\n",
463 |     "            content = res\n",
464 |     "\n",
465 |     "        LIMIT = 2\n",
466 |     "        for j, c in enumerate(content):\n",
467 |     "            if  j >= LIMIT: # limit large number of network pages\n",
468 |     "                break\n",
469 |     "            print(f\"{datetime.now()} [INFO] Revisamos las respuestas contra las páginas ...[{j}/{min(len(content),LIMIT)}]\")\n",
470 |     "            # answer = get_revise_answer(question, answer, c)\n",
471 |     "            res = run_with_timeout(get_revise_answer_wrapper, 30, question, answer, c)\n",
472 |     "            if not res:\n",
473 |     "                print(f\"{datetime.now()} [INFO] Hay un timeout, vamos a saltearlo ...\")\n",
474 |     "                continue\n",
475 |     "            else:\n",
476 |     "                diff_html = generate_diff_html(answer, res)\n",
477 |     "                display(HTML(diff_html))\n",
478 |     "                answer = res\n",
479 |     "            print(f\"{datetime.now()} [INFO] Respuesta revisada: [{j}/{min(len(content),3)}]\")\n",
480 |     "        print(f\"[{i}/{len(draft_paragraphs)}] RESPUESTA REVISADA:\\n {answer.replace(newline_char, ' ')}\")\n",
481 |     "    res = run_with_timeout(get_reflect_answer_wrapper, 30, question, answer)\n",
482 |     "    if not res:\n",
483 |     "        print(f\"{datetime.now()} [INFO] Hay un timeout, vamos a saltearlo ...\")\n",
484 |     "    else:\n",
485 |     "        answer = res\n",
486 |     "    return draft, answer"
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488 |   },
489 |   {
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500 |     {
501 |      "name": "stdout",
502 |      "output_type": "stream",
503 |      "text": [
504 |       "2024-04-11 17:44:24.659440 [INFO] Te estoy armando un borrador con Claude3 ...\n",
505 |       "--------------------- Borrador ---------------------\n",
506 |       "Aquí están mis pensamientos paso a paso sobre la vida de Ricardo Fort:\n",
507 |       "\n",
508 |       "`Ricardo Fort fue un empresario, productor de televisión y celebridad argentina muy conocida. Nació en 1968 en Buenos Aires, Argentina.\n",
509 |       "\n",
510 |       "Fort se hizo famoso por su participación en varios reality shows y programas de televisión, donde mostraba su extravagante estilo de vida y personalidad excéntrica. Fue conocido por su amor por las cirugías plásticas y su obsesión por mantener una apariencia joven.\n",
511 |       "\n",
512 |       "A principios de la década de 2000, Fort fundó su propia productora de televisión y produjo varios programas exitosos. También incursionó en los negocios inmobiliarios y la venta de productos de belleza.\n",
513 |       "\n",
514 |       "Lamentablemente, Ricardo Fort falleció en 2013 a la edad de 45 años debido a una insuficiencia cardíaca y otras complicaciones de salud. Dejó atrás a sus dos hijos gemelos y un legado como una de las figuras más polémicas y excéntricas de la televisión argentina.`\n",
515 |       "---------------------  Fin  ------------------------\n",
516 |       "2024-04-11 17:44:33.837852 [INFO] Procesando el borrador ...\n",
517 |       "2024-04-11 17:44:33.837880 [INFO] Te lo dividí en 5 partes.\n",
518 |       "--------------------------------------------------------------------------------\n",
519 |       "2024-04-11 17:44:33.837897 [INFO] Vamos a revisar la parte [1/5] ...\n",
520 |       "[0/5] Respuesta original:\n",
521 |       "  Aquí están mis pensamientos paso a paso sobre la vida de Ricardo Fort:\n",
522 |       "2024-04-11 17:44:33.837913 [INFO] Generamos una 'query` que vamos a usar para buscar después ...\n",
523 |       "2024-04-11 17:44:37.000718 - [INFO] La función get_query_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n",
524 |       ">>> 0/5 Query: \"Ricardo Fort\" \"vida\" \"controversias\"\n",
525 |       "2024-04-11 17:44:37.001748 [INFO] Arrancamos a crawlear las páginas ...\n",
526 |       "2024-04-11 17:45:07.031320 - [INFO] Timeout: La función get_content_wrapper excedió el tiempo de 30s.\n",
527 |       "2024-04-11 17:45:07.035918 [INFO] Revisamos las respuestas contra las páginas ...[0/2]\n",
528 |       "2024-04-11 17:45:17.374293 - [INFO] La función get_revise_answer_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n"
529 |      ]
530 |     },
531 |     {
532 |      "data": {
533 |       "text/html": [
534 |        "<div style='color:red;'>--- text1</div><div style='color:green;'>+++ text2</div><div style='color:blue;'>@@ -1,3 +1,19 @@</div><div style='color:green;'>+Biografía</div><br><div style='color:green;'>+Ricardo Fort nació el 23 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Fue un empresario, productor de televisión y celebridad mediática argentina.</div><br><div style='color:red;'>-Aquí están mis pensamientos paso a paso sobre la vida de Ricardo Fort:</div><div style='color:green;'>+Inicios y carrera empresarial</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+Fort se inició en el mundo de los negocios a temprana edad, trabajando en la empresa familiar dedicada a la venta de artículos de limpieza. Posteriormente, se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial.</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+Fama mediática</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+A principios de la década de 2000, Fort comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante y su estilo de vida ostentoso. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial.</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+Vida personal</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica y los escándalos mediáticos.</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+Fallecimiento</div><div style='color:green;'>+</div><div style='color:green;'>+Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.</div>"
535 |       ],
536 |       "text/plain": [
537 |        "<IPython.core.display.HTML object>"
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547 |       "2024-04-11 17:45:17.378051 [INFO] Respuesta revisada: [0/2]\n",
548 |       "2024-04-11 17:45:17.378108 [INFO] Revisamos las respuestas contra las páginas ...[1/2]\n",
549 |       "2024-04-11 17:45:25.580455 - [INFO] La función get_revise_answer_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n"
550 |      ]
551 |     },
552 |     {
553 |      "data": {
554 |       "text/html": [
555 |        "<div style='color:red;'>--- text1</div><div style='color:green;'>+++ text2</div><div style='color:blue;'>@@ -1,19 +1,17 @@</div> Biografía<br><br><div style='color:red;'>-Ricardo Fort nació el 23 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Fue un empresario, productor de televisión y celebridad mediática argentina.</div><div style='color:green;'>+Inicios y primeros años</div><br><div style='color:red;'>-Inicios y carrera empresarial</div><div style='color:green;'>+Ricardo Fort nació el 23 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza.</div><br><div style='color:red;'>-Fort se inició en el mundo de los negocios a temprana edad, trabajando en la empresa familiar dedicada a la venta de artículos de limpieza. Posteriormente, se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial.</div><div style='color:green;'>+Carrera empresarial y fama mediática</div><br><div style='color:red;'>-Fama mediática</div><div style='color:green;'>+En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante y su estilo de vida ostentoso. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino.</div><br><div style='color:red;'>-A principios de la década de 2000, Fort comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante y su estilo de vida ostentoso. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial.</div><div style='color:red;'>-</div><div style='color:red;'>-Vida personal</div><div style='color:green;'>+Vida personal y familia</div><br> Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica y los escándalos mediáticos.<br><br> Fallecimiento<br><br><div style='color:red;'>-Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.</div><div style='color:green;'>+Lamentablemente, Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.</div>"
556 |       ],
557 |       "text/plain": [
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567 |      "text": [
568 |       "2024-04-11 17:45:25.583738 [INFO] Respuesta revisada: [1/2]\n",
569 |       "[0/5] RESPUESTA REVISADA:\n",
570 |       " Biografía  Inicios y primeros años  Ricardo Fort nació el 23 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza.  Carrera empresarial y fama mediática  En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante y su estilo de vida ostentoso. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino.  Vida personal y familia  Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica y los escándalos mediáticos.  Fallecimiento  Lamentablemente, Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.\n",
571 |       "--------------------------------------------------------------------------------\n",
572 |       "2024-04-11 17:45:25.583823 [INFO] Vamos a revisar la parte [2/5] ...\n",
573 |       "[1/5] Respuesta original:\n",
574 |       "Biografía  Inicios y primeros años  Ricardo Fort nació el 23 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza.  Carrera empresarial y fama mediática  En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante y su estilo de vida ostentoso. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino.  Vida personal y familia  Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica y los escándalos mediáticos.  Fallecimiento  Lamentablemente, Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.  `Ricardo Fort fue un empresario, productor de televisión y celebridad argentina muy conocida. Nació en 1968 en Buenos Aires, Argentina.\n",
575 |       "2024-04-11 17:45:25.583857 [INFO] Generamos una 'query` que vamos a usar para buscar después ...\n",
576 |       "2024-04-11 17:45:26.946801 - [INFO] La función get_query_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n",
577 |       ">>> 1/5 Query: \"Ricardo Fort\" \"lugar de nacimiento\" \"fecha de fallecimiento\"\n",
578 |       "2024-04-11 17:45:26.947810 [INFO] Arrancamos a crawlear las páginas ...\n",
579 |       "2024-04-11 17:45:56.975577 - [INFO] Timeout: La función get_content_wrapper excedió el tiempo de 30s.\n",
580 |       "2024-04-11 17:45:56.980280 [INFO] Revisamos las respuestas contra las páginas ...[0/2]\n",
581 |       "2024-04-11 17:46:04.461520 - [INFO] La función get_revise_answer_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n"
582 |      ]
583 |     },
584 |     {
585 |      "data": {
586 |       "text/html": [
587 |        "<div style='color:red;'>--- text1</div><div style='color:green;'>+++ text2</div><div style='color:blue;'>@@ -14,6 +14,4 @@</div><br> Fallecimiento<br><br><div style='color:red;'>-Lamentablemente, Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.</div><div style='color:red;'>-</div><div style='color:red;'>-`Ricardo Fort fue un empresario, productor de televisión y celebridad argentina muy conocida. Nació en 1968 en Buenos Aires, Argentina.</div><div style='color:green;'>+Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad en Buenos Aires, Argentina, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.</div>"
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601 |       "2024-04-11 17:46:04.464848 [INFO] Revisamos las respuestas contra las páginas ...[1/2]\n",
602 |       "2024-04-11 17:46:16.423677 - [INFO] La función get_revise_answer_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n"
603 |      ]
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623 |       " Biografía  Inicios y primeros años  Ricardo Fort nació el 5 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza y productos de tocador.  Carrera empresarial y fama mediática  En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante, su estilo de vida ostentoso y su gusto por las cirugías estéticas. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino.  Vida personal y familia  Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica, los escándalos mediáticos y su gusto por las cirugías estéticas.  Fallecimiento  Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad en Buenos Aires, Argentina, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica de una cirugía de reducción de estómago. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.\n",
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627 |       "Biografía  Inicios y primeros años  Ricardo Fort nació el 5 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza y productos de tocador.  Carrera empresarial y fama mediática  En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante, su estilo de vida ostentoso y su gusto por las cirugías estéticas. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino.  Vida personal y familia  Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica, los escándalos mediáticos y su gusto por las cirugías estéticas.  Fallecimiento  Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad en Buenos Aires, Argentina, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica de una cirugía de reducción de estómago. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.  Fort se hizo famoso por su participación en varios reality shows y programas de televisión, donde mostraba su extravagante estilo de vida y personalidad excéntrica. Fue conocido por su amor por las cirugías plásticas y su obsesión por mantener una apariencia joven.\n",
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731 |       "Biografía  Inicios y primeros años  Ricardo Fort nació el 5 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza y productos de tocador.  Carrera empresarial y fama mediática  En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante, su estilo de vida ostentoso y su gusto por las cirugías estéticas. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino. Participó en varios reality shows y programas de televisión, donde mostraba su extravagante estilo de vida y personalidad excéntrica. A mediados de la década de 2000, Fort fundó su propia productora de televisión, Filosofía Producciones, y produjo varios programas exitosos.  Negocios y emprendimientos  Además de su empresa de limpieza y su productora de televisión, Fort incursionó en los negocios inmobiliarios y la venta de productos de belleza. Lanzó su propia línea de cosméticos llamada \"Ricardo Fort Cosmetics\".  Vida personal y familia  Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica, los escándalos mediáticos y su gusto por las cirugías estéticas. Fue conocido por su amor por las cirugías plásticas y su obsesión por mantener una apariencia joven.  Fallecimiento  Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad en Buenos Aires, Argentina, debido a una complicación derivada de una intervención quirúrgica de una cirugía de reducción de estómago. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.  Lamentablemente, Ricardo Fort falleció en 2013 a la edad de 45 años debido a una insuficiencia cardíaca y otras complicaciones de salud. Dejó atrás a sus dos hijos gemelos y un legado como una de las figuras más polémicas y excéntricas de la televisión argentina.`\n",
732 |       "2024-04-11 17:48:04.007507 [INFO] Generamos una 'query` que vamos a usar para buscar después ...\n",
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734 |       ">>> 4/5 Query: \"Ricardo Fort\" muerte edad complicaciones cirugía reducción estómago\n",
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737 |       "2024-04-11 17:48:35.519615 [INFO] Revisamos las respuestas contra las páginas ...[0/2]\n",
738 |       "2024-04-11 17:48:45.840642 - [INFO] La función get_revise_answer_wrapper completó su ejecución exitosamente.\n"
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778 |       " Biografía  Inicios y primeros años  Ricardo Fort nació el 5 de noviembre de 1968 en Venado Tuerto, provincia de Santa Fe, Argentina. Desde muy joven, se involucró en los negocios familiares dedicados a la venta de artículos de limpieza y productos de tocador.  Carrera empresarial y fama mediática  En la década de 1990, Fort se mudó a Buenos Aires y fundó su propia empresa de limpieza llamada \"Ricardo Fort S.A.\", la cual se convirtió en un éxito comercial. A principios de la década de 2000, comenzó a aparecer en programas de televisión, donde se destacó por su personalidad extravagante, su estilo de vida ostentoso y su gusto por las cirugías estéticas. Su fama creció rápidamente, convirtiéndose en un personaje polémico y controversial en el mundo del espectáculo argentino. Participó en varios reality shows y programas de televisión, donde mostraba su extravagante estilo de vida y personalidad excéntrica.  Negocios y emprendimientos  A mediados de la década de 2000, Fort fundó su propia productora de televisión, Filosofía Producciones, y produjo varios programas exitosos. Además de su empresa de limpieza y su productora de televisión, Fort incursionó en los negocios inmobiliarios y la venta de productos de belleza. Lanzó su propia línea de cosméticos llamada \"Ricardo Fort Cosmetics\".  Vida personal y familia  Fort se casó en dos ocasiones, primero con Gustavo Martínez y luego con Marisa Bello. Tuvo dos hijos gemelos, Felipito y Martita, fruto de su relación con Marisa Bello. Su vida personal estuvo marcada por la polémica, los escándalos mediáticos y su gusto por las cirugías estéticas. Fue conocido por su amor por las cirugías plásticas y su obsesión por mantener una apariencia joven.  Fallecimiento  Ricardo Fort falleció el 25 de noviembre de 2013 a los 45 años de edad en Buenos Aires, Argentina, debido a una insuficiencia cardíaca y otras complicaciones derivadas de una cirugía de reducción de estómago. Su muerte conmocionó al mundo del espectáculo argentino y generó una gran cobertura mediática.\n"
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